張鵬宇

(河南職業(yè)技術(shù)學(xué)院，鄭州 450000 )

0 引言

農(nóng)用挖掘機(jī)是用來進(jìn)行農(nóng)田水利基礎(chǔ)建設(shè)及小型土方作業(yè)的挖掘機(jī)械。部分農(nóng)用挖掘機(jī)是將挖掘裝置安裝在拖拉機(jī)上，以拖拉機(jī)為平臺(tái)和動(dòng)力來源，其它的則具備專用動(dòng)力、行走裝置和結(jié)構(gòu)部件，屬于專用挖掘機(jī)組[1]。農(nóng)用挖掘機(jī)根據(jù)行走裝置可以分為輪式和履帶式，根據(jù)鏟斗可以分為反斗和正斗。無論哪種類型，鏟斗容量、標(biāo)定功率和整機(jī)質(zhì)量都是3個(gè)重要的性能參數(shù)。農(nóng)用挖掘機(jī)的靈活性強(qiáng)，適應(yīng)性好，購(gòu)買和使用成本較低，成為農(nóng)業(yè)和農(nóng)村建設(shè)不可或缺的機(jī)械。

近年來，我國(guó)農(nóng)村發(fā)展加速，農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整日益深化，工程作業(yè)和設(shè)施建設(shè)全面開展。同時(shí)，農(nóng)村的人口大量轉(zhuǎn)移，造成了勞動(dòng)力嚴(yán)重短缺的局面，也推動(dòng)了農(nóng)用挖掘機(jī)的需求增加。我國(guó)的農(nóng)用挖掘機(jī)廠主要集中在天津和河北地區(qū)，目前已經(jīng)形成生產(chǎn)規(guī)模的超過50家，每年的銷售量達(dá)到了30萬臺(tái)。但是，我國(guó)缺乏農(nóng)用挖掘機(jī)的行業(yè)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，相關(guān)的安全使用規(guī)范也沒有完善，導(dǎo)致各企業(yè)生產(chǎn)的農(nóng)用挖掘機(jī)質(zhì)量和技術(shù)水平參差不齊，作業(yè)效率和售后保障與工程挖掘機(jī)差距較大。農(nóng)用挖掘機(jī)的生產(chǎn)廠家較多，各自的型號(hào)差異很大，技術(shù)參數(shù)的匹配雜亂。另外，由于經(jīng)濟(jì)效益有限，企業(yè)的技術(shù)研發(fā)人員和投入都較少，產(chǎn)品發(fā)展的后勁不足[2]。因此，加強(qiáng)行業(yè)整合，制定和規(guī)范相應(yīng)的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)并加大研發(fā)投入，是改善農(nóng)用挖掘機(jī)當(dāng)前所面臨困局的有效措施。

工作裝置是農(nóng)用挖掘機(jī)性能的重要決定因素，人們對(duì)工作裝置的研究主要集中在虛擬仿真和力學(xué)分析上。樊建榮等對(duì)農(nóng)用挖掘機(jī)鏟斗的動(dòng)力學(xué)進(jìn)行聯(lián)合仿真，得到動(dòng)力參數(shù)曲線，可為優(yōu)化設(shè)計(jì)和自動(dòng)控制提供依據(jù)[3]。秦貞沛等建立了工作裝置的虛擬樣機(jī)，增強(qiáng)了建模能力并進(jìn)行了運(yùn)動(dòng)學(xué)分析[4]。鄭東京等建立了工作裝置的三維模型和虛擬樣機(jī)，通過動(dòng)力學(xué)分析得到了鉸接點(diǎn)受力的變化曲線[5]。李浩等在對(duì)典型工況分析的基礎(chǔ)上建立工作裝置的三維模型，并進(jìn)行靜力學(xué)的強(qiáng)度和應(yīng)變分析，有助于無損檢測(cè)和設(shè)計(jì)改良[6]。這些研究有助于改善農(nóng)用挖掘機(jī)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，若要全面提升性能水平，還需要引入各種新型的技術(shù)方法。

農(nóng)用挖掘機(jī)的三維建模和虛擬仿真過程中涉及到大量數(shù)據(jù)信息的處理，常規(guī)的分析方法難以實(shí)現(xiàn)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)則可以獲得良好的效果。大數(shù)據(jù)是指在一定時(shí)間內(nèi)無法通過普通軟件來捕獲和管理的數(shù)據(jù)集合，其特點(diǎn)體現(xiàn)在規(guī)模性、多樣性和高速性上。大數(shù)據(jù)的規(guī)模非常龐大，能夠達(dá)到PB甚至EB的級(jí)別。大數(shù)據(jù)的類型多樣，包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)形式。高速性是指數(shù)據(jù)處理速度快，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)龐大數(shù)據(jù)量的實(shí)時(shí)分析。

大數(shù)據(jù)自誕生起便引起了人們的關(guān)注，開始僅為商業(yè)和金融服務(wù)，隨后應(yīng)用范圍迅速擴(kuò)展到地球空間信息學(xué)[7]、物流服務(wù)[8]、經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r[9]和智能電網(wǎng)[10]等領(lǐng)域。作為一種新型信息技術(shù)，大數(shù)據(jù)不僅促進(jìn)了社會(huì)變革，還推動(dòng)了科學(xué)研究層次的深入，具有極大的發(fā)展空間和應(yīng)用潛力。

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值取決于對(duì)數(shù)據(jù)中所隱含信息規(guī)律的挖掘能力，關(guān)聯(lián)規(guī)則算法可以從大量信息中找出頻繁項(xiàng)集和關(guān)聯(lián)知識(shí)，是大數(shù)據(jù)挖掘的主要方法[11]。關(guān)聯(lián)規(guī)則研究的核心在于提高規(guī)則挖掘效率的同時(shí)，盡可能地減少計(jì)算量，并加快算法的運(yùn)行速度。大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘流程包括原始數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析、模式建立和信息提取，已經(jīng)應(yīng)用在電商、醫(yī)療、市場(chǎng)營(yíng)銷和金融等領(lǐng)域[12-13]。在具體算法上，張忠林等提出了一種關(guān)聯(lián)規(guī)則并行分層挖掘算法，建立的模型證明其具有高效性[14]。周輝宇針對(duì)交通擁堵的問題，從大數(shù)據(jù)角度建立模型，利用時(shí)間序列規(guī)則挖掘其中的規(guī)律，研究結(jié)果可以為交通擁堵治理提供參考[15]。

目前，大數(shù)據(jù)已經(jīng)開始與農(nóng)業(yè)機(jī)械結(jié)合，各種農(nóng)機(jī)的應(yīng)用和服務(wù)大數(shù)據(jù)平臺(tái)也逐步建成，開啟了農(nóng)業(yè)機(jī)械發(fā)展的新局面。本文將大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法應(yīng)用在農(nóng)用挖掘機(jī)上，對(duì)工作裝置作業(yè)過程中各部件應(yīng)力和運(yùn)動(dòng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行挖掘，以便為工作裝置的優(yōu)化設(shè)計(jì)和挖掘機(jī)自動(dòng)控制提供依據(jù)。

1 機(jī)械設(shè)備和模型

1.1 機(jī)械設(shè)備

本研究采用的機(jī)械設(shè)備為XN977-2L型輪式農(nóng)用挖掘機(jī)，整車質(zhì)量7 000kg，發(fā)動(dòng)機(jī)功率51kW。鏟斗容量0.3m2，最大挖掘半徑6 000mm，挖掘高度5 919mm，挖掘深度3 400mm。挖掘機(jī)的工作裝置為反鏟斗式，各部位的應(yīng)力通過濟(jì)南博納的BN-SM200型應(yīng)力應(yīng)變檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)量。同時(shí)，還在工作裝置的多個(gè)部位安裝光學(xué)檢測(cè)標(biāo)識(shí)，用于檢測(cè)各個(gè)部件在作業(yè)過程中的位移和變形情況。

1.2 工作裝置模型

挖掘機(jī)工作裝置的主要構(gòu)件為動(dòng)臂、斗桿、鏟斗、動(dòng)臂油缸、斗桿油缸和鏟斗油缸，還有附屬結(jié)構(gòu)搖臂、連桿和銷軸等。工作裝置的三維模型通過Pro/E軟件建立，以實(shí)際尺寸為依據(jù)，根據(jù)分析要求進(jìn)行旋轉(zhuǎn)和拉伸成為CAD實(shí)體模型，如圖1所示。為了簡(jiǎn)化分析過程，將各驅(qū)動(dòng)油缸、搖臂和連桿通過布爾運(yùn)算合并為一個(gè)部件，并且不考慮銷軸的摩擦力。

Pro/E軟件建立的CAD模型導(dǎo)入ADAMS軟件中，設(shè)置各部件的質(zhì)量和屬性，然后修改顏色以便區(qū)分。各部件之間的鉸接點(diǎn)用空心圓表示，共有11個(gè)。其中，8個(gè)為旋轉(zhuǎn)副，約束部件的5個(gè)自由度，另外3個(gè)為點(diǎn)線副。應(yīng)力的測(cè)量點(diǎn)包括鏟斗齒尖、鏟斗底部、動(dòng)臂油缸鉸接點(diǎn)、斗桿油缸鉸接點(diǎn)及斗桿與動(dòng)臂連接銷軸等位置，光學(xué)檢測(cè)標(biāo)識(shí)則安裝在11個(gè)鉸接點(diǎn)上。檢測(cè)系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)信息組成工作裝置作業(yè)的大數(shù)據(jù)，并形成應(yīng)力云圖、位移云圖和變形云圖，用于后續(xù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。

圖1 挖掘機(jī)工作裝置的實(shí)體模型

2 大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘是對(duì)工作裝置運(yùn)行的大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)其中的關(guān)聯(lián)并揭示各部件之間的應(yīng)力、位移和變形規(guī)律。首先找出所有的頻繁項(xiàng)集(即反復(fù)出現(xiàn)的工作裝置各部件的應(yīng)力、位移和變形數(shù)據(jù))，其出現(xiàn)的頻率大于預(yù)設(shè)的最小支持度計(jì)數(shù)；然后尋找應(yīng)力、位移和變形數(shù)據(jù)在相同部件上或不同部件之間的強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則，這些規(guī)則必須同時(shí)達(dá)到最小支持度和置信度的要求。尋找強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則是通過劃分方法來實(shí)現(xiàn)的，即對(duì)工作裝置的大數(shù)據(jù)進(jìn)行兩次掃描：第1次掃描把大數(shù)據(jù)劃分為多個(gè)相互之間沒有重疊的部分，各部分的最小支持度計(jì)數(shù)為大數(shù)據(jù)的閾值與該部分事件數(shù)的乘積；第2次掃描則估算各個(gè)關(guān)聯(lián)規(guī)則的支持度，獲得大數(shù)據(jù)頻繁項(xiàng)集之間的關(guān)聯(lián)。

根據(jù)農(nóng)用挖掘機(jī)大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生方式和結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，采用并行分層算法進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘。在預(yù)處理階段，將整個(gè)大數(shù)據(jù)按照部件和參數(shù)類型分割成24個(gè)相互之間不重疊的區(qū)域，各區(qū)域的數(shù)據(jù)規(guī)模大致相當(dāng)。區(qū)域之間沒有重疊，可以保證所有事件數(shù)據(jù)的重要性相同，被挖掘的概率一樣。因此，重復(fù)挖掘出現(xiàn)的頻率很低，提高了挖掘的效率和可靠性。作為工作裝置整體的一部分，各個(gè)部件的數(shù)據(jù)集合，以及應(yīng)力、位移和變形的數(shù)據(jù)集合之間都存在緊密的聯(lián)系，表現(xiàn)為大數(shù)據(jù)分區(qū)中的并行部分，也是關(guān)聯(lián)規(guī)則出現(xiàn)頻率最高的區(qū)域。經(jīng)過預(yù)處理，再并行挖掘各區(qū)域的頻繁項(xiàng)集，以局部頻繁項(xiàng)集作為候選項(xiàng)集，評(píng)估支持度和置信度，從而確定全局的頻繁項(xiàng)集，流程如圖2所示。每個(gè)區(qū)域都可以作為一個(gè)局部的大數(shù)據(jù)庫(kù)，并能進(jìn)一步分為更小的區(qū)域，體現(xiàn)出分層挖掘的特性。

圖2 并行分層挖掘算法的流程

3 仿真分析

挖掘機(jī)工作裝置的仿真采用ADAMS軟件，靜力學(xué)仿真用于分析應(yīng)力和變形。采集不同狀態(tài)下動(dòng)臂、斗桿和鏟斗的位置信息，以及關(guān)鍵部位的應(yīng)力大小，部分受力數(shù)值通過計(jì)算獲得，同時(shí)考慮重力加速度和邊界條件。

動(dòng)力學(xué)仿真主要分析工作裝置的位移和所受的外力，形成不同作業(yè)環(huán)節(jié)中的大數(shù)據(jù)。挖掘過程中所受的土壤推力和摩擦阻力忽略不計(jì)，工作裝置的受力主要集中在鏟斗上，并依次向斗桿和動(dòng)臂傳遞。外力的類型包括切向挖掘阻力、法向挖掘阻力和物料的重力：挖掘阻力為鏟斗齒尖中心處所受的集中力，法向挖掘阻力的方向與齒尖運(yùn)動(dòng)軌跡垂直。ADAMS軟件用STEP階躍函數(shù)來模擬挖掘阻力的變化過程，在挖掘的初期逐漸上升到最大值，然后迅速減小。在挖掘阻力變化的同時(shí)，物料重力從零逐漸增加到最大值。物料重力的方向始終豎直向下，可以模擬為單個(gè)質(zhì)點(diǎn)作用在鏟斗的中心，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)較為簡(jiǎn)單。

4 結(jié)果分析

以對(duì)土壤的作業(yè)為例，通過應(yīng)力、位移和變形的大數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)，正常工作時(shí)工作裝置的斗桿油缸銷軸、斗桿和動(dòng)臂連接處的應(yīng)力最大。此外，動(dòng)臂油缸的銷軸和斗桿的內(nèi)側(cè)部分也有較大的應(yīng)力。鏟斗底部在水平方向上具有最大的位移和變形，在沿著斗桿向動(dòng)臂傳遞的過程中逐漸較弱。當(dāng)斗桿油缸的兩個(gè)絞接點(diǎn)與斗桿動(dòng)臂絞接點(diǎn)共同組成直角三角形時(shí)，挖掘的阻力值最大。動(dòng)臂車架和動(dòng)臂油缸兩個(gè)絞接點(diǎn)的受力變化規(guī)律相似，而斗桿動(dòng)臂和斗桿油缸兩個(gè)絞接點(diǎn)的受力變化則沒有出現(xiàn)一致的規(guī)律。

5 結(jié)論

以XN977-2L型輪式農(nóng)用挖掘機(jī)為平臺(tái)，利用Pro/E軟件建立工作裝置的CAD模型并導(dǎo)入ADAMS軟件中，采集應(yīng)力、位移和變形的大數(shù)據(jù)。通過并行分層算法進(jìn)行大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，并且應(yīng)用到ADAMS軟件的仿真分析上。最后，根據(jù)挖掘工作裝置在實(shí)際作業(yè)中的大數(shù)據(jù)信息，獲得了各部件的應(yīng)力、位移和變形的關(guān)聯(lián)規(guī)則，可以為工作裝置的優(yōu)化設(shè)計(jì)和農(nóng)用挖掘機(jī)自動(dòng)控制提供依據(jù)。